调试 AI 模型中的推理错误需要一种系统的方法，重点是了解模型的逻辑在哪里崩溃。 首先分析模型的输入、输出和中间步骤。 例如，如果语言模型生成无意义的答案，请检查输入数据是否包含噪声或模糊模式。 检查模型的架构：层是否配置正确？ 训练数据是否代表真实世界的场景？ 视觉模型的激活图或 Transformer 中的注意力模式等工具可以帮助可视化模型如何处理信息。 例如，如果卷积神经网络错误分类图像，激活图可能会显示它专注于不相关的背景细节而不是关键对象。
接下来，使用有针对性的实验来隔离问题。 如果模型在特定情况下表现不佳，请创建包含这些示例的较小测试集并评估性能。 例如，如果推荐系统对交互历史稀疏的用户失败，请在排除活跃用户的数据子集上重新训练模型，以查看是否出现偏差。 记录中间输出（例如层激活或梯度值）可以发现计算与预期不同的位置。 TensorBoard 或 Weights & Biases 等工具可以在训练期间跟踪这些指标。 此外，为模型组件实施单元测试——例如，测试自定义损失函数在预测完美或完全错误时的行为是否正确。 这有助于及早发现实施错误。
最后，通过外部检查验证模型的推理。 例如，使用 SHAP 或 LIME 等可解释性方法来识别模型过度加权或忽略的特征。 如果信用评分模型不公平地惩罚某些人口群体，特征重要性分数可能会揭示有偏见的关联。 将其与对抗性测试配对：引入轻微的输入扰动（例如，更改文本提示中的一个词）以查看输出是否不可预测地翻转，表明推理脆弱。 与领域专家合作以审查模型的决策——如果医疗诊断模型建议不太可能的治疗方法，临床医生可以标记出不合逻辑的模式。 定期更新训练数据并重新训练模型以解决差距，并记录发现以创建持续改进的反馈循环。